Quentin Lemaire

Au sein d’une équipe de 15 personnes pour le produit « Managed Kubernetes Service », j’ai développé en Go pour créer et/ou améliorer les opérateurs Kubernetes responsables de la bonne livraison des services type LoadBalancer au sein des clusters des clients, tout cela dans un environnement multi-région OpenStack.

Il s’agit de comprendre le fonctionnement de Kubernetes, comprendre comment développer en son sein, comprendre les boucles de réconciliations, créer des objets personnalisés et les rendre « scalable » pour un volume de plusieurs milliers d’objets, le tout avec un seul et unique opérateur.

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1. Étude sur l’existant et maintien en condition opérationnelle de l’opérateur Kubernetes multi-région permettant la livraison des load-balancers clients au sein de leur cluster Kubernetes managé (environ 3000 load-balancers répartis sur 5000 clusters Kubernetes). Faire face à ces problématiques de volumes pouvant ralentir le processus de livraison et diminuer sa fiabilité. Aujourd’hui, nous sommes capables de livrer un load-balancer dans chaque région sous la minute. Il s’agit d’un opérateur Kubernetes (étroitement lié à une API elle aussi développée en Go) développé à base de Kubebuider, proposant une implémentation complétement « custom » du service type LoadBalancer.

2. Étude pour la refonte du produit « Loadbalancer » pour proposer le load-balancer Octavia fourni avec Openstack plutôt que l’implémentation personnalisée.
Pour cela, on est parti de l’implémentation OpenStack cloud-provider-openstack et développement de ce dernier pour intégration au sein du produit Managed Kubernetes Service. Les 2 produits load-balancer (les 2 contrôleurs) fonctionnant en parallèle (2 cloud-controller-manager déployés dans les clusters clients). Plus tard, le LB Octavia sera livré par défaut puis décommissionnement de l’infrastructure « legacy ».

- Développer le produit Serverless au sein de Scaleway : conteneurs et fonctions à la demande, facturé à l'usage.
- Accompagnement et écoute du client pour un usage optimal du produit Serverless.

Technologies : Golang, Protocol Buffers (Google), gRPC, Kubernetes, Knative, Ansible

- Partie intégrante de l'équipe référent GCP au sein d'Adeo, Leroy Merlin, Bricoman étroitement liée aux équipes Google intervenant chez ADEO
- Fournir de manière industrialisée des projets sur la GCP livrés avec un ensemble de fonctionnalités facilitant son utilisation au sein de ADEO
- API REST en Python/Flask pour l'utilisateur
- Terraform et Terraform Cloud pour le provisionning des projets
- Code de l'infrastructure sur Github, avec intégration continue pour les tests mis en place avec Kitchen et Inspec
- Projets inter-connectés avec les data centers ADEO
- Monitoring et tracing distribué pour s'assurer du bon fonctionnement constant des outils mis à disposition du client
- Accompagner le client au quotidien dans son parcours au sein de la GCP - Lead Dev et référent Git
- Méthodes agiles

Technologies : Google Cloud Platform, Terraform, Python, Go, Docker, DataDog, Kitchen (outil d'intégration pour développer et tester le code de l'infrastructure), Jira